2024年诺贝尔化学奖于周三授予三位科学家，以表彰他们发现了蛋白质（生命的基石和细胞功能的动力源）如何发挥作用。蛋白质构建肌肉和大脑，帮助心脏按时跳动，并过滤毒素，以及许多其他重要任务。
一半诺贝尔奖共同授予伦敦谷歌DeepMind的研究人员德米斯·哈萨比斯和约翰· jumper，以表彰他们开发了AlphaFold2——一种人工智能程序，可以根据蛋白质分子的化学 building blocks（称为氨基酸）预测其形状和结构。由于蛋白质的形状决定其功能，因此这些预测非常重要。
另一半奖项授予华盛顿大学的结构生物学家戴维·贝克，以表彰他发现了设计全新的蛋白质的方法——自然界从未见过的分子。其中一些人造蛋白质可以充当微小的传感器，而另一些则可以阻止引起 COVID 的冠状病毒。贝克将获得一半奖金，1100万瑞典克朗，约合100万美元。哈萨比斯和 jumper 将获得另一半。
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由于蛋白质是生物学中如此基本的工作主力，因此设计人造蛋白质的能力“绝对令人震惊”，诺贝尔化学委员会成员 Johan Åqvist 在宣布后的新闻发布会上说。被来自瑞典的电话吵醒的贝克表示，他“非常兴奋和非常荣幸”获得该奖项，并且他“站在巨人的肩膀上”。这些研究人员包括克里斯蒂安·安芬森，一位美国科学家，他在发现蛋白质的形状几乎完全由其氨基酸序列决定后，获得了 1972 年的诺贝尔化学奖。（贝克还说，当他告诉他的妻子是诺贝尔奖委员会打来的电话时，她兴奋地大叫，以至于他错过了一些关于谁获得了什么奖项的细节。）
人工智能形式现在在两天内获得了两个诺贝尔奖。在 1980 年代和 1990 年代致力于开发人工神经网络（一种机器学习类型，为最近的人工智能铺平了道路）的科学家，周二获得了物理学奖。“人工智能产生了变革性的影响，”弗吉尼亚理工大学的合成有机化学家阿曼达·莫里斯说。“它将加快发现的速度。”她指出，传统的 X 射线晶体学等方法仅预测了相对较少的蛋白质结构，并且很少涉及它们的功能和工作方式。相比之下，AlphaFold2 程序在 2020 年的结构预测竞赛中在 100 分制中获得了约 90 分的准确度。到 2022 年，该程序能够预测约 2 亿种蛋白质的 3D 结构。
哈萨比斯在 2022 年接受《大众科学》采访时表示，人工智能似乎理解吸引和排斥氨基酸成分相互靠近和远离的各种力。这些力将蛋白质移动和扭曲成人工智能可以预测的特定构型。这些预测使研究人员能够研究使用蛋白质开发新药，例如。
莫里斯说，她对贝克的工作产生的设计师蛋白质类型感兴趣。她正在使用一些参与光合作用的蛋白质来开发可再生能源。作为光合作用过程的一部分，这些蛋白质从水中剥离电子，从而释放电子以供其他能源用途。“问题是：这些蛋白质很容易分解，”她说。但是，“如果我们能够用更稳定的材料构建人造蛋白质，我们或许能够将此转化为比自然界更好的可再生能源过程。”
贝克说，在人造蛋白质中，他最兴奋的是阻止引起 COVID 的冠状病毒 SARS-CoV-2 感染人类细胞的分子。他和他的团队能够将这些蛋白质设计得非常小，以至于可以通过鼻腔喷雾剂而不是传统的胳膊注射来递送，他在 2021 年发表在《大众科学》上的一篇文章中说。他和他的团队将这些“迷你粘合剂”称为“迷你粘合剂”，这在他和其他科学家推断出一些基本规则之前是不可能实现的，这些规则将某些氨基酸拉到一起，将另一些氨基酸推开，从而决定了蛋白质的形状，进而决定了蛋白质如何与其他分子（如病毒成分）相互作用。
2020 年，当贝克站在科学会议的舞台旁，等待在一个关于蛋白质设计的专题小组上发言时（我当时是主持人），他告诉我，他更喜欢在实验室研究新分子，而不是发表演讲。然而，诺贝尔奖的认可带来了诸多好处，也给获奖者的时间带来了压力。在接下来的几个月里，贝克在实验室的时间可能会受到限制，至少要到 12 月在斯德哥尔摩举行的颁奖典礼之后。